k=5 結 ...
圖像分割就是利用圖像自身的信息,比如顏色 紋理 形狀等特征進行划分,將圖像分割成不同的區域,划分出來的每個區域就相當於是對圖像中的像素進行了聚類。單個區域內的像素之間的相似度大,不同區域間的像素差異性大。這個特性正好符合聚類的特性,所以你可以把圖像分割看成是將圖像中的信息進行聚類。當然聚類只是分割圖像的一種方式,除了聚類,我們還可以基於圖像顏色的閾值進行分割,或者基於圖像邊緣的信息進行分割等。 將 ...
2019-04-09 11:02 0 996 推薦指數:
k=5 結 ...
K-means算法用於聚類分析,廣泛用於機器學習領域。 下面借用百度百科的解釋,個人覺得講的還算清楚: k-means 算法接受參數 k ;然后將事先輸入的n個數據對象划分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對象相似度較高;而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度 ...
使用的環境,python3.5,opencv2 函數的格式為: 灰度圖片分割 結果: 彩色圖片分割 結果: ...
K-Means算法: 我們常說的K-Means算法屬於無監督分類(訓練樣本的標記信息是未知的,目標是通過對無標記訓練樣本的學習來揭示數據的內在性質和規律,為進一步的數據分析提供基礎),它通過按照一定的方式度量樣本之間的相似度,通過迭代更新聚類中心,當聚類中心不再移動或移動差值小於 ...
文章首發:xmoon.info 圖像分割是將圖片將相似的部分分割成相同的塊 Gestalt理論 解釋物體分割的底層原理 將同一個東西群組在一起,集合中的元素可以具有由關系產生的屬性 Gestalt中常見的一些分組的情況 現實生活中的分組現象 將這種思想轉化為算法 ...
在監督學習中,有標簽信息協助機器學習同類樣本之間存在的共性,在預測時只需判定給定樣本與哪個類別的訓練樣本最相似即可。在非監督學習中,不再有標簽信息的指導,遇到一維或二維數據的划分問題,人用肉眼就很容易 ...
1.什么是K-Means? K均值算法聚類 關鍵詞:K個種子,均值聚類的概念:一種無監督的學習,事先不知道類別,自動將相似的對象歸到同一個簇中 K-Means算法是一種聚類分析(cluster analysis)的算法,其主要是來計算數據聚集的算法,主要通過不斷地取離種子點最近均值的算法 ...
) K-Means ++ 算法 k-means++算法選擇初始seeds的基本思想就是:初始的聚類中 ...